from numpy import random as rd ary = list(range(10)) # usage In[18]: rd.choice(ary, size=8, replace=False) Out[18]: array([0, 5, 9, 8, 2, 1, 6, 3]) # no repeated elements In[19]: rd.choice(ary, size=8, replace=True) Out[19]: array([4, 9, 8, 5, 4, 1, 1...
使用np.random.choice()函数可以从数组中进行随机采样: importnumpyasnp# 从数组中随机选择5个元素,允许重复sample=np.random.choice(['a','b','c','d','e'],size=5,replace=True)print("Random sample with replacement from numpyarray.com:",sample)# 从数组中随机选择3个元素,不允许重复sample_no_re...
问使用无替换的numpy.random.choice从包中抽出物品EN我们经常用到替换，最常用的命令是sub或者gsub，这两...
官方解释:numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)Generatesarandomsamplefromagiven1-DarrayNewinversion1.7.0.Parameters:a:1-Darray-likeorintIfanndarray,arandomsampleisgeneratedfromitselements.Ifanint,therandomsampleisgeneratedasifawerenp.arange(a)size:intortupleofints,optionalOutputshape.Ift...
random.choice(vocab) for _ in range(n_words)] # 自定义警告类,继承自 RuntimeWarning class DependencyWarning(RuntimeWarning): pass numpy-ml\numpy_ml\utils\windows.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 import numpy as np # 导入 NumPy 库 def blackman_harris(window_len, ...
使用numpy.random.choice随机采样: 说明: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 示例: >>> np.random.choice(5, 3) array([0,3, 4])>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([3, 3, 0])>>> np.random.choice(5, 3, replace=False) ...
importnumpyasnp# 无放回采样arr=np.array([1,2,3,4,5,'numpyarray.com'])result=np.random.choice(arr,size=3,replace=False)print(result) Python Copy Output: 在这个例子中,我们从包含数字和字符串的数组中随机选择3个不重复的元素。 4. 使用概率权重 ...
sigma * np.random.randn(...) + mu Examples >>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random Two-by-four array of samples from N(3, 6.25): >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random ...
from numpy import random as rd ary = list(range(10)) # usage In[18]: rd.choice(ary, size=8, replace=False) Out[18]: array([0, 5, 9, 8, 2, 1, 6, 3]) # no repeated elements In[19]: rd.choice(ary, size=8, replace=True) Out[19]: array([4, 9, 8, 5, 4, 1, 1...
random.choice(a, size=3, replace=True) print(samples) 输出可能如下(每次运行结果可能不同): [5 1 5] 在这个示例中,我们创建了一个包含10个元素的数组a,然后使用random.choice()函数从中随机选择了3个元素,允许重复选择。最终得到的samples数组中的元素是从a中随机抽取的。 总结:NumPy中的random.choice()...